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Enregistrement W2892820243 · doi:10.1097/bot.0000000000001290

Role of North-South Partnership in Trauma Management: Uganda Sustainable Trauma Orthopaedic Program

2018· article· en· W2892820243 sur OpenAlexaffabout
Peter J. O’Brien, Isaac Kajja, Jeffrey Potter, Nathan N. O’Hara, Edward Kironde, Brad Petrisor

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral partnershipOrthopedic surgeryMultidisciplinary approachRehabilitationOrthopedic traumaNursingPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uganda, as do many low-middle income countries, has an overwhelming volume of orthopaedic trauma injuries. The Uganda Sustainable Trauma Orthopaedic Program (USTOP) is a partnership between the University of British Columbia, McMaster University and Makerere University that was initiated in 2007. The goal of the project is to reduce the disabilities that occur secondary to musculoskeletal trauma in Uganda. USTOP works with local collaborators to build orthopaedic trauma capacity through teaching, innovation, and research. USTOP has maintained a multidisciplinary approach to training, involving colleagues in anesthesia, nursing, rehabilitation, and sterile reprocessing. The project was initiated at the invitation of the Department of Orthopaedics at Makerere University and Mulago Hospital in Kampala. The project is a collaboration between Canadian and Ugandan orthopaedic surgeons and is driven by the needs identified by the Ugandan surgeons. The program has also worked with collaborators to develop several technologies aimed at reducing the cost of providing orthopaedic care without compromising quality. As orthopaedic trauma capacity in Uganda advances, USTOP strives to continually evolve and provide relevant support to colleagues in Uganda to ensure that changes result in sustainable improvements in patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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